GitLab Value Streams 대시보드의 DORA Performers 점수
이 글은 DORA 지표와 네 가지 세부 지표 개념, 성과 수준별 의미를 각각 설명합니다. 아울러 GitLab에서 DORA Performers 점수를 보고, 조직의 DevOps 성과를 확인하는 방법을 소개합니다.
Chad
DORA가 4개 지표에서 5대 지표로 바뀌었습니다. 새로 추가된 배포 재작업률과 7가지 팀 유형, AI 시대 개발 생산성을 끌어올리는 세 가지 실행 과제까지. AI 시대 한국 엔터프라이즈를 위한 DORA 실행 가이드를 소개합니다.
Grace2026년 7월 1일GitLab Secrets Manager로 CI/CD 시크릿을 안전하게 다루는 법을 정리합니다. base64 한 줄로 뚫리는 마스킹의 한계를 직접 재현하고, 요청한 job만 시크릿을 받는 구조, HashiCorp Vault·클라우드 도구와의 비교, 도입 시 점검할 점까지 다룹니다.
자세히 보기 →LLM에 정확한 정보와 도구를 제대로 쥐여 주면 더 높은 품질의 n8n 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이 글은 LLM의 작업 환경 전체를 설계하는 접근 방식인 '하네스(Harness)'를 만들어 실험한 내용을 다뤘습니다. 같은 모델과 같은 요청을 두고 하네스 수준만 바꿨을 때 모델이 생성한 n8n 워크플로 품질이 어떻게 달라지는지 소개합니다.
자세히 보기 →이 글은 에이전트 옵저버빌리티의 개념과 동작 방식, APM·LLM 옵저버빌리티와의 차이, 구현 도구를 살펴봅니다. 아울러 Langfuse와 Google Gemini로 PR 리뷰 에이전트의 활동을 추적·평가하는 실습을 다룹니다. 또 에이전트 옵저버빌리티를 원활하게 운영하기 위해 유념할 사항도 알아봅니다.
자세히 보기 →이 글은 DORA 지표와 네 가지 세부 지표 개념, 성과 수준별 의미를 각각 설명합니다. 아울러 GitLab에서 DORA Performers 점수를 보고, 조직의 DevOps 성과를 확인하는 방법을 소개합니다.
Chad
인포그랩은 데브렐 활동 중 하나로 GitLab 코리아 밋업을 기획, 진행합니다. 밋업에서는 DevOps와 GitLab을 주제로 다양한 세션을 선보이며, 참가자들이 서로 네트워킹하는 자리를 제공합니다. 이 글은 인포그랩 멤버들의 이야기를 토대로 밋업 준비 과정을 살펴봤습니다.
Daisy
이 글에서는 GitLab Duo 코드 제안을 사용하여 Terraform과 인공지능(AI)으로 인프라를 관리하는 방법을 알아봅니다. 구체적으로는 Terraform용 GitLab Duo 코드 제안을 설정하는 방법과 Terraform 플랜을 작성하는 방법을 안내합니다. GitLab Duo 코드 제안은 Terraform을 사용하는 IaC(Infrastructure as Code)를 포함하여 최대 15개의 프로그래밍 언어를 지원하며 코딩을 가속화합니다.
Michael
‘GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩’은 OpenAI의 생성형 AI 모델 GPT를 활용해 GitLab 공식 기술 문서 총 2000여 개를 한글로 자동 번역해 제공합니다. 이제 GitLab 공식 기술 문서 한글판으로 GitLab 구독, 설치, 관리, 사용 방법 등 모든 GitLab 정보를 한글로 즉시 볼 수 있습니다.
Grace
인포그랩의 ‘Copy and Translate’ 유닛은 ‘GitLab 공식 기술 문서의 80% 이상을 자동 번역한다’는 목표로 GitLab 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩을 만들었습니다. Copy and Translate 유닛을 만나 2주 만에 GitLab 공식 기술 문서를 생성형 AI 기술로 대량 번역하고 이를 프로덕션 환경에 배포한 과정과 후기를 들었습니다.
Grace
GitLab은 GitLab API를 활용하여 취약점 정보를 쉽게 쿼리하고, 취약점 보고서를 PDF 파일로 내보내는 기능을 제공합니다. 아울러 취약점 보고서를 Jira에 내보내 이 도구로도 보고서 내용을 조회하도록 지원합니다. 이 글은 GitLab의 이러한 기능을 활용하여 취약점 보고서를 PDF 파일로 가독성 좋게 변환하고, Jira에서도 이를 편리하게 확인하는 방법을 다뤘습니다.
John
이 글은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 DevOps 팀의 생산성을 높이는 방법을 소개합니다. AI와 ML을 사용하면 질문에 답변을 얻거나, 코드 테스트 제안을 받을 수 있습니다. 아울러 코드 변경 사항을 요약하고, 코드 리뷰어를 자동으로 제안받으며, 토론 내용을 요약할 수도 있습니다. 또 코드를 제안받고, 코드 동작 방식을 설명할 수 있고요. 이밖에 취약점을 요약하고 해결 방법을 제안받으며, 생산성 지표를 예측할 수도 있습니다. GitLab AI 제품 GitLab Duo는 이러한 기능을 지원합니다.
Rei
이 글에서는 2024년 웹 개발 트렌드 4가지를 정리했습니다. ‘이미지→코드’ 생성형 AI 도구 등장, 프로그레시브 웹 앱(PWA) 도입 확산, 서버리스 아키텍처 활용 증가, 자동화에 힘입은 CI/CD 활성화가 그 주인공인데요. 각 기술의 개념과 작동 방식, 성장 요인, 업계 동향을 살펴봤습니다.
Hailie
GitLab은 내부적으로 Product Analytics(제품 분석) 기능을 테스트하며 이 기능의 베타 버전을 준비하고 있습니다. 이 글에서는 Product Analytics 기능의 준비 과정과 기능 개선 사항을 다뤘습니다.
Steve
이 글에서는 2024년 DevOps 트렌드 5가지를 다뤘습니다. AI와 머신러닝 도입 증가, 컨테이너화 확대, IaC 도입 확산, 옵저버빌리티 중요성 확대, NoOps의 부상인데요. 각 트렌드 기술의 개념과 기능, 장점, 시장 전망, 성장요인, 도전과제를 자세히 정리했습니다.
Grace
인포그랩에서는 기술 블로그에 콘텐츠를 자동 배포하는 슬랙봇을 개발, 도입했습니다. 이 도구는 콘텐츠 제작, 배포 과정에서 불필요한 단순 반복 업무를 줄였는데요. 그 결과, 기술 블로그 제작에서 배포까지 걸리는 시간을 단축했고요. 테크니컬 라이팅 업무의 효율성과 생산성까지 향상할 수 있었습니다. 이 글에서는 기술 블로그 배포용 슬랙봇의 개발 배경과 과정, 작동 방식, 도입 결과를 다뤘습니다.
Jeff
이 글은 DevOps 전문 기업인 인포그랩에서 비전공자 출신인 프론트엔드 엔지니어가 회사 입사 후 경험한 일과 엔지니어의 삶에 적응하는 과정을 사계절 테마로 나눠 다뤘습니다.
Fabbro